Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Inferenza basata su verosimiglianze approssimate in modelli ad elevata dimensionalità |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Approximate likelihood inference with high-dimensional models |
| Area CUN | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Sviluppare nuovi metodi statistici che recuperino le caratteristiche classiche di inferenza di verosimiglianza, senza però la necessità di una piena specificazione o calcolo diretto della funzione di verosimiglianza. Tra i diversi modi in cui si può fare inferenza di verosimiglianza approssimata, il progetto di ricerca si concentrerà su due diverse strategie: l'uso di verosimiglianze surrogate, o il cambiamento dello strumento inferenziale, utilizzando delle funzioni di stima. Per quanto riguarda la prima strategia, verosimiglianze composite, metodi di penalizzazione, tipici in presenza di sparsità, e approssimazioni variazionali saranno prese in considerazione e studiati. Per quanto riguarda la seconda strategia, verranno utilizzate equazioni di stima. L'obiettivo generale sarà quello di definire delle statistiche basate sulla funzione score e la relativa inferenza approssimata, con particolare attenzione alla inferenza indiretta e alle equazioni di verosimiglianza modificate |
| Descrizione sintetica in inglese | Modern-day complex problems almost naturally lead to the definition of complex statistical models. There is a need to develop new methods that recover classical features of likelihood-based inference without the need of full specification or direct calculation of the likelihood function. Among the several routes for performing approximate likelihood inference the current research programme will focus on two different strategies: the use of surrogate likelihoods, or the change of the basis of inference, using estimating functions. For what concerns the first strategy, composite likelihoods, penalisation methods, typical of the sparsity literature, and variational approximations will be considered and studied. For what concerns the second strategy, estimating equations will be used. The general aim will be to define score-based statistics and related approximate inference, with particular attention to indirect inference and modified likelihood equations |
| Data del bando | 21/11/2016 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | Euro 19.367,00 |
| Periodicità | annuale |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
International |
| Nazionalità dei candidati |
International |
| Sito web del bando | http://www.stat.unipd.it/bandi |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Curriculum e colloquio |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Curriculum and interview |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Curriculum a colloquio |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Curriculum and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Scienze Statistiche, Università degli Studi di Padova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Codice postale | 35121 |
| Indirizzo | Via Cesare Battisti 241 |
| Sito web | http://www.stat.unipd.it/ |
| nicola.sartori@unipd.it | |
| Telefono | +39 049 827 4127 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 06/12/2016 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |